HBase是一个分布式的、面向列的数据库，它可以存储大量的结构化或半结构化的数据。HBase的一个常见的应用场景是从其他数据源导入数据，例如HDFS、Kafka、Flume等。在导入数据的过程中，可能会遇到重复数据的问题，即同一个rowkey对应的列族或列有多个版本的值。这种情况下，HBase会如何处理重复数据呢？
HBase有一个重要的特性，就是每个单元格（cell）都有一个时间戳（timestamp），用来标识该单元格的版本。当HBase导入数据时，如果没有指定时间戳，那么HBase会自动为每个单元格分配一个当前系统时间作为时间戳。如果指定了时间戳，那么HBase会使用指定的时间戳作为单元格的版本。HBase在存储数据时，会按照rowkey、列族、列和时间戳的顺序进行排序，如果有相同的rowkey、列族和列，那么会按照时间戳从大到小的顺序存储，也就是说最新的版本会排在最前面。
当HBase查询数据时，默认情况下，它只会返回每个单元格最新的版本，也就是说最新导入的重复数据会覆盖之前导入的重复数据。这样可以保证查询结果是最新的，也可以节省存储空间。但是，如果用户想要查看历史版本的数据，或者想要恢复某个版本的数据，那么就需要指定时间戳或者版本号来查询。HBase支持用户设置每个单元格保留的最大版本数（max versions），默认为1，也就是只保留最新的版本。用户可以根据需要修改这个参数，让HBase保留更多的历史版本。
那么，如何避免或减少导入重复数据呢？有以下几种方法：
1.在导入数据之前，对数据进行去重处理，比如使用Spark或者MapReduce等工具对数据进行聚合或过滤。
2.在导入数据时，指定合适的时间戳或者版本号，让HBase能够区分不同版本的数据。
3.在导入数据后，定期对HBase进行压缩（compaction）操作，删除过期或者无用的版本。
HBase导入重复数据能覆盖吗？答案是能够覆盖，默认情况下只保留最新的版本。但是用户也可以根据需要查询或保留历史版本。同时，用户也应该注意避免或减少导入重复数据，以提高HBase的性能和效率。